Closed-Loop Feedback 설계를 통한 AI Config 자가 치유 시스템 구현

Context

AI 설정 규칙 증가에도 불구하고 실제 준수 여부를 추적하는 메커니즘 부재로 인한 동일 문제 반복 발생. Prometheus Alertmanager의 Auto-resolve 개념 결여로 인해 식별된 이슈가 해결되지 않고 누적되는 기술적 부채 상황 분석.

Technical Solution

• Measurement: config-health.py를 통한 Transcript 내 [✓THINK], [✓CONTEXT] 등 Rule Marker의 정규표현식 기반 기계적 카운팅
• Memory: 세션 간 컨텍스트 유지 및 미해결 이슈 추적을 위한 pending-verifications.md 파일 기반의 상태 저장소 구축
• Surface: AI 시작 시 BODY.md가 pending-verifications.md를 로드하여 현재 집중해야 할 미준수 규칙을 AI에게 명시적 제시
• Re-check: 세션 종료 시 Stop hook을 통해 마커 수를 재측정하고 목표치 달성 시 pending 리스트에서 자동 삭제하는 Closed-loop 완성
• Design Principle: 성공 시 침묵하고 실패 시에만 가시화하는 Silent-on-success 전략을 통한 노이즈 제거